3.MSCAAttention引入到YOLOv12 3.1新建ultralytics/nn/attention/MSCA.py 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ### MSCAAttention ###STARTbyAI&CV###importtorchimporttorch.nnasnn from torch.nnimportfunctionalasFfrom ultralytics.nn.modules.convimportConvclassMSCAAttention(nn.Module):# Seg...
结合YOLO11结构图: Mask mAP50 从原始的0.926 提升至0.936 YOLO11-seg-MSCAAttention summary (fused): 292 layers, 2,970,507 parameters, 0 gradients, 10.5 GFLOPs Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95) Mask(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 6/6 [00:08<00:00...
7)全局到局部可控感受野模块GL-CRM ,量身为为多尺度变化而设计 8)新颖的多尺度卷积注意力(MSCA),即插即用,助力分割 9)新颖的双注意力块(DAB) | 24.12月最新成果
在NeurIPS2022上,我们提出了一种新颖的多尺度卷积注意力(MSCA)模块,旨在解决小目标检测中的挑战。如图2 (a)所示,MSCA包含三个关键部分:深度卷积用于聚合局部信息,多分支深度条卷积用于捕获多尺度上下文,以及1×1卷积用于建模不同通道之间的关系。这种模块设计不仅提升了模型的性能,还增强了其对小目标的检测能力。0...
MSCA网络引入了多尺度耦合通道注意力 (MSCCA) 和多尺度耦合空间注意力 (MSCSA) 模块,创新性地在多尺度特征图上进行自注意力学习。 MSCA网络设计为可插入的模块,能够无缝集成到现有的YOLO框架中,作为“颈部”网络组件,改善多尺度特征融合。 全部论文+开源代码需要的同学关注“学姐带你玩AI”公号(不懂的看我主页签...
MSCA网络引入了多尺度耦合通道注意力 (MSCCA) 和多尺度耦合空间注意力 (MSCSA) 模块,创新性地在多尺度特征图上进行自注意力学习。 MSCA网络设计为可插入的模块,能够无缝集成到现有的YOLO框架中,作为“颈部”网络组件,改善多尺度特征融合。 扫码添加小享,回复“YOLO多尺” ...
MSCA 主要由三个部分组成:( 1)一个深度卷积用于聚 合局部信息;( 2)多分支深度卷积用于捕获多尺度上下文信息;( 3)一个 1 × 1 逐点卷积用于模拟特征中不同通道之间的关系。1 × 1 逐点卷积的输出被直接用 作卷积注意力的权重,以重新权衡 MSCA 的输入。
To address these issues, we propose a YOLOv5 -based steel defect detection method enhanced with multi-scale feature extraction and contextual augmentation (MSCA-YOLO). Specifically, adopting the YOLOv5 as the backbone network, we first add the 03-RFE to expand the receptive. Then, we design a...
MSCA 主要由三个部分组成:( 1)一个深度卷积用于聚 合局部信息;( 2)多分支深度卷积用于捕获多尺度上下文信息;( 3)一个 1 × 1 逐点卷积用于模拟特征中不同通道之间的关系。1 × 1 逐点卷积的输出被直接用 作卷积注意力的权重,以重新权衡 MSCA 的输入。
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